探索 .NET 中的 A2A:构建协作式 AI 代理的新标准
随着人工智能应用从单纯的聊天机器人向更复杂的自动化流程演进,代理(Agents)技术正成为实现业务流程自动化的关键。这些代理将大型语言模型(LLMs)视为灵活的编排层,能够动态解析用户意图,并为调用现有 API 构建有效负载。
随着人工智能应用从单纯的聊天机器人向更复杂的自动化流程演进,代理(Agents)技术正成为实现业务流程自动化的关键。这些代理将大型语言模型(LLMs)视为灵活的编排层,能够动态解析用户意图,并为调用现有 API 构建有效负载。
今天股市震荡调整,三大指数均以绿盘报收,大盘股领跌,个股跌多涨少,成交量在1.7万亿元以上。
在生成式AI技术快速推进的背景下,企业普遍面临着将AI从概念验证(PoC)推向大规模生产的艰巨挑战。尽管AI模型在受控环境中往往表现出色,但当其落地到复杂多变的企业IT系统时,背后的数据治理、系统架构和成本控制问题便骤然暴露。
原文 |MCP: An (Accidentally) Universal Plugin System编译 | 段小草 + GPT-5 (non-Thinking)咋说呢,GPT-5 的翻译还是不够好用。
只需一个MCP Server的地址,agent就能自动发现工具、生成任务,通过强化学习在闭环反馈中摸索出最优调用策略。
本文旨在阐述火山引擎在模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)全生命周期中的安全保障实践。首先介绍MCP的核心概念、技术原理及生态发展现状,随后通过一个交互案例详细剖析其工作流程。核心部分深入分析了MCP面临的七种主要安全风险,
新版本编辑器有一个设置,叫 `editor。scrollOnMiddleClick`。打开它,按住鼠标滚轮可以平移代码。看很长的文件或者对比文件时,这个功能有用。
本文介绍了基于.NET MAUI的机器人控制应用开发经历。作者选择.NET MAUI因其跨平台特性,并详述了环境准备、项目背景及技术架构。文中提到使用的RobotSDK功能,包括运动控制、传感器监听、表情控制和语音播放。整体架构设计清晰,展示了MAUI界面层、
规范驱动开发,简而言之,是一种软件开发过程,在整个开发工作流程中,清晰、详细的规范作为核心驱动力。这些规范涵盖了软件系统的各个层面,包括功能需求、性能指标、接口定义和数据格式,如同建筑中的蓝图,明确地勾勒出最终软件应该呈现的样子,供开发者参考。
资金流向方面,主力资金净流出1122.82万元,特大单买入333.69万元,占比2.50%,卖出800.41万元,占比5.99%;大单买入1036.11万元,占比7.75%,卖出1692.20万元,占比12.66%。
资金流向方面,主力资金净流出6338.40万元,特大单买入2985.41万元,占比6.29%,卖出7227.66万元,占比15.23%;大单买入4869.87万元,占比10.26%,卖出6966.01万元,占比14.67%。
随着科技的飞速发展,人工智能(AI)智能体正逐渐渗透到我们的日常生活中,它们能够协助处理诸如邮件发送、文档创建和数据库编辑等繁琐事务。然而,这些智能体在市场上的初步反馈并不理想,原因在于它们难以与数字生活中的各种复杂组件有效互动。
在年初的CES 2025上,AMD首次发布了锐龙AI Max 300系列处理器。彼时对于多数玩家而言,最引人注目的莫过于内置Radeon 8060S显卡,其图形性能接近RTX 4060,已成为一大亮点。而这款处理器真正引以为傲的AI算力,却在当时尚未被广泛关注
越来越多的公司正在推出人工智能(Artificial Intelligence,AI)智能体,它们可以代你处理各种事务,例如发送邮件、创建文档或编辑数据库。然而,这些智能体的初步市场反馈并不尽如人意,因为它们难以与我们数字生活中的各种复杂组件进行有效交互。
资金流向方面,主力资金净流出1414.32万元,特大单买入5722.05万元,占比14.84%,卖出5676.90万元,占比14.73%;大单买入7305.16万元,占比18.95%,卖出8764.63万元,占比22.74%。
当云计算从“技术选项”变成“企业刚需”,阿里云和腾讯云这两大巨头的较量从未停歇。一个是背靠电商帝国的“技术老炮”,一个是依托社交生态的“创新黑马”,两者究竟谁更适合你的业务?今天就用大白话拆解这场“云之战”的底层逻辑。
资金流向方面,主力资金净流出585.50万元,特大单买入2223.71万元,占比5.51%,卖出2841.01万元,占比7.04%;大单买入1.01亿元,占比24.95%,卖出1.00亿元,占比24.87%。
国内外开源推理模型的竞相涌现、多模态能力的持续升级、具身智能与世界模型的初步演进,共同塑造了前所未有的技术图景。
先聊重点,说道一下,什么值得买为什么要改版到GEN2(就第二代),因为消费环境变了,以前好多是需求性的消费,现在更多是兴趣性的消费,大家现在都愿意为兴趣、热爱买单。但这么抽象的概念,又该如何贯彻和执行呢?
简介: DeerFlow(Deep Exploration and Efficient Research Flow)是一个社区驱动的深度研究框架,它建立在开源社区的杰出工作基础之上。我们的目标是将语言模型与专业工具(如网络搜索、爬虫和 Python 代码执行)